전세계 기업들은 다양한 불확실성 속에서 디지털 이니셔티브를 추진하기 위해 고군분투하고 있다. 2023년 이사회를 대상으로 한 가트너의 설문조사 결과에 따르면, 비상임 이사회의 60%가 상위 5개 비즈니스 전문 분야에 ‘디지털 이니셔티브 실행’이 포함된다고 대답했다. 이렇듯 많은 기업들이 ‘운영의 우수성’을 높이기 위해 디지털을 별도의 전략이 아닌 모든 비즈니스 성장 전략에 내재된 형태로 적용하고 있다. 그러나 노동 시장과 경제 상황의 불안정성은 IT 역량을 저해하고, 이는 조직들이 디지털 기술 이니셔티브를 추진하는데 방해가 된다. 이에 따라, 조직들에게는 탄력적인 인력 모델 구축이 시급해졌다. AI의 급성장 덕분에 갑작스러운 경제, 사회, 정치적 트렌드 변화 등의 불확실성에 대응하기 위한 역량의 종류와 폭이 넓어졌음에도 불구하고, 기존의 인력 모델은 너무 경직되어 있어 디지털 가속화의 요구사항을 따라잡기 어려운 상황이다. 그렇다면 기업들의 디지털 야망을 실현할 수 있는 탄력적인 인력 모델을 구축하려면 어떻게 해야 할까? 첫번째 단계는 적합한 인재 구성을 결정하는 것이다. 컨설턴트, 정규직 등 무수히 많은 인력 유형을 이해하고 비용, 유연성, 이탈가능성 등 각각의 이점과 리스크를 평가한다. 예를 들어, 이탈률이 너무 높은 경우 CIO는 파트너 조직과 인재 공유 옵션을 사용하지 않으려 할 것이다. 파트너 조직에 인재를 잃을 위험이 있고 이 위험을 감수할 만큼의 가치가 없기 때문이다. 디지털 야망을 가진 CIO는 내부적으로 디지털 이니셔티브를 구현하고 기술 구현 후 지원하는데 필요한 기술을 가지고 있는 사람이 누구인지 살펴야 한다. IT 내부의 기술 구성을 폭넓게 살펴보면 기술이 부족한 사람과 심도 있는 전문 기술을 가진 사람을 모두 파악할 수 있을 것이다. 이렇게 노련한 IT 직원을 활용하여 새로운 인력을 멘토링하는 시나리오를 고려할 수 있다. 숙련된 직원의 코칭 능력을 향상시키는 동시에 새로운 직원이 중요한 기술을 배우도록 지원하는 것이다. 탄력적인 인력 모델은 CIO가 장기 옵션을 작업하는 동안 단기 인력 솔루션을 활용하도록 전환을 돕는다. 장단기 비즈니스 목표를 위해 현재와 미래의 업무 분담 역시 고려해야 한다. 예를 들면 기존 인력들에 대한 교육이 이루어지는 동안 외주 인력을 통해 전략적 이니셔티브의 시의적절성이 유지되도록 할 수 있다. 다음 단계는 비즈니스 요구 사항에 가장 적합한 모델을 구성하는 것이다. 이를 위해서는 인재 및 업무 간 상호호환성을 파악해야 한다. 특히 초자동화가 트렌드인 만큼, 기업들은 자동화 기술을 활용해 인력 모델을 재구성하고 탄력성을 갖출 수 있는지 여부도 검토해야 한다. AI, 봇, 머신 러닝을 활용하여 고객 셀프 서비스를 지원하면 CIO는 인력 모델뿐만 아니라 조직 전체 모델에 더 많은 유연성을 부여할 수 있다. 그리고 이를 해당 조직에서 요구하는 조건들, 즉 사람 또는 기술 중심적 옵션들의 유연성, 비용 효율성, 확장성 등과 균형이 맞도록 구성해야 한다. 또한 이러한 여러 옵션을 평가할 때 CIO는 비용 구조가 경쟁력 있는 수준으로 재설정되었는지 확인해야 한다. 마지막으로 인력 구성을 확장 및 조정할 때 트렌드, 요구사항, 조직 및 IT 목표를 고려하여 비즈니스 요구 사항과 일치시키는 것이 중요하겠다. 현재 디지털 전환에 어려움을 겪고 있는 기업들이 있다면, 인적 재능과 AI 및 자동화를 혼합하여 불확실성 속에서 인력 모델을 구축하는 위 방법을 적용해보기를 제언한다. 끊임없는 변화와 위기 속에서도 굳건히 디지털 이니셔티브를 추진하며 나아가는 기업들에게 이러한 탄력적 인력 모델이 성공의 발판이 되기를 바란다. * 최윤석 시니어 파트너는 가트너 이그제큐티브 프로그램에서 한국 및 아시아 지역 임원을 대상으로 서비스 딜리버리 역할을 수행하고 있다. ciokr@idg.co.kr
마이크로소프트에게는 ‘잃어버린 10년’과 같은 시절이었다. 기술 업계의 주도권을 내주고 갈팡질팡했다. 그랬던 마이크로소프트가 챗GPT와 회사의 AI 전략 덕분에 주목받고 있다. 설립된 지 약 50년이 지난 마이크로소프트(Microsoft) 만큼 우여곡절을 겪은 기업은 드물다. 1970년대 PC 혁명의 시작을 도왔으며 1980년대 및 1990년대 기술 세계의 상징이 되었고 기술 세계의 의제를 설정했다. 그러나 연방 반독점 소송 및 CEO 스티브 발머의 형편없는 리더십 이후 악화일로를 걸었다. 2000년에 시작된 ‘잃어버린 10년’ 동안 기술 주도권을 다른 기업들에게 내줬다. 사티야 나델라가 2014년 발머의 후임으로 CEO가 된 후 마이크로소프트는 느리지만 꾸준한 상승세를 타기 시작했다. 특히 윈도우에 의존하는 대신에 클라우드에 사활을 걸었다. 하지만 새롭고 혁신적인 기술로 경쟁자들을 압도하지는 않았다. 대신에 마이크로소프트는 클라우드, 오피스, 윈도우 등 기존의 기술을 강화하는 접근법을 취했다. 사실 업계의 누구도 마이크로소프트에게 딱히 흥미로운 기술을 기대하지 않았으며, 기술 분야의 의제를 설정할 것이라 전망하지 않았다. 그렇다. 분명 그 누구도 마이크로소프트에게 미래의 삶과 업무에 대해 묻지 않았다. 하지만 마이크로소프트는 챗GPT(ChatGPT) 챗봇을 빙(Bing)을 통합시키며 전 세계를 매료시켰다. 단 몇 개월 만에 마이크로소프트는 유틸리티 기업 수준으로 지루한 기업에서, 인공지능(AI) 분야의 확실한 리더로 자리매김했다. 멍청한 코타나(Cortana)여 안녕 단시간의 신분 변화로 보일 수 있겠지만 실제로는 몇 년 동안의 걸음걸음이 축적된 성과다. 필자는 마이크로소프트가 애플의 시리(Siri) 및 아마존의 알렉사(Alexa)와 경쟁하기 위해 2014년 출시한 디지털 비서 코타나를 버린 것이 첫 행보였다고 본다. 코타나는 출발부터 순조롭지 못했다. 2018년 말, 필자는 해당 디지털 비서가 얼마나 비참한 실패였는지에 대한 글을 작성했던 바 있다. 당시 필자는 아마존이 알렉사를 구동하는 5,000만 개의 스마트 스피커를 판매했지만 코타나 스마트 스피커 판매량은 언급하기 민망할 정도였던 점을 언급했었다. 당시 거론하기는 했지만 필자조차도 중요성을 놓쳤던 마이크로소프트의 움직임이 있었다. 코타나가 AI 및 리서치 사업부에서 경험 및 사용자 팀으로 이관됐던 것이다. 코타나 팀은 분해되었고 마이크로소프트의 코타나 담당 부사장 자비에 솔테로는 연말에 회사를 떠났다. 코타나가 비서로서 유망하지 않다는 판단을 마이크로소프트가 내렸다는 신호로만 보였다. 하지만 그렇지 않았다. 2020년, 마이크로소프트는 이를 근본적으로 포기했다. 단 이 움직임에는 그 이상의 의미가 있었다. AI의 미래가 코타나, 시리, 알렉사 등의 스마트 비서에 있지 않다는 사실을 나델라가 알고 있다는 의미였다. 대신에 그는 AI의 미래 그리고 아마도 컴퓨팅의 미래는 지금의 챗GPT 같은 생성형 AI에 있을 것이라고 생각했다. 코타나 팀을 해체하고 약 1년 반이 지난 후 마이크로소프트가 챗GPT의 개발사인 오픈AI(OpenAI)에 10억 달러를 투자한 이유일 것이다. 최근에는 뒤이은 100억 달러 투자를 발표했다. 나델라는 최근 코타나를 비롯해 업계 전체의 디지털 비서를 다음과 같이 평가절하했다. “모두 멍청했다. 코타나 또는 알렉사 또는 구글 어시스턴트 또는 시리 등 모두 마찬가지다. 우리는 [방대한 정보]의 프론트 엔드를 노린 다른 제품도 개발했었지만, 결국 제대로 작동하지 않았다." 챗봇이 최고의 디지털 비서인 이유 여기서 디지털 비서와 생성형 AI 챗봇이 개발되는 (그리고 작동하는) 방식의 차이를 이해할 필요가 있다. 먼저 나델라가 디지털 비서를 과거로 치부하고 챗GPT이 미래라고 말하는 이유를 살펴보면 도움이 된다. 뉴욕타임스(New York Times)의 한 기사에서 차이점에 대한 상세한 분석을 확인할 수 있다. 요약하자면, 시리, 알렉사, 구글 어시스턴트 등의 디지털 비서는 명령제어 시스템이다. ‘근처에서 상영 중인 영화는 무엇인가?’ 또는 ‘내일 로마의 날씨는 어떠한가?’ 등의 특정 질문과 요청만 이해하고 응답할 수 있다. 그래서 광고 카피 작성부터 기사 요약, 그래픽 생성, 코드 작성까지 다양한 작업을 수행할 수 있는 챗GPT 같은 챗봇보다 훨씬 제한적이다. 차이점은 또 있다. ‘업무의 미래’ 이벤트에서 해당 기업은 워드(Word) 문서만을 기반으로 파워포인트(PowerPoint) 프레젠테이션을 작성하고 프레젠테이션 전반에 걸쳐 스타일과 애니메이션을 적용하는 등 스스로 오피스 문서를 생성할 수 있는 AI 기반 마이크로소프트 365 코파일럿(Microsoft 365 Copilot)에 관해 이야기했다. 심지어 회의록만을 기준으로 비즈니스 제안서의 초안을 작성할 수 있다고 마이크로소프트는 밝혔다. 블로그 | 코파일럿이 바꿔놓을 마이크로소프트 오피스의 미래 AI 일상화 신호탄! AI 유료화 신호탄?··· 마이크로소프트, 오피스 도구 전반에 AI 기술 결합 디지털 비서는 또 새로운 작업을 수행하도록 하는 코드 작성 역량을 기대하기 어렵다. 시리 개선에 참여했던 전 애플 엔지니어 존 버키는 타임(Times)지에 시리의 데이터 세트에 새로운 문구 추가하기 등의 단순한 변화도 근본적인 데이터베이스 전체를 재구성해야 하기 때문에 최대 6주가 소요될 수 있다고 말했다. 새로운 검색 도구 등 더욱 복잡한 기능을 추가하는 것은 약 1년이 소요될 수 있다. 반면에 챗GPT 등의 챗봇에 새로운 기능이 추가되는 속도가 엄청나다. 사실 매일 달라지는 것처럼 보인다. 왜냐하면 챗봇은 대형 언어 모델 기술에 기초하고 있기 때문이다. 이렇게 마이크로소프트가 갑자기 기술 선두주자가 되었다. 코타나에 작별을 고하고 AI 챗봇에 집중하면서 성공할 수 있었다. 경쟁이 끝났다는 뜻은 아니다. 구글 등의 경쟁기업 또한 수 년 동안 AI에 상당한 리소스를 투입하고 있다. 구글은 최근 바드(Bard) 챗봇을 공개했다. 다른 기업들도 따라올 것이다. 물론, AI가 예상만큼 혁신적이지 않을 수 있다. 최신 버전인 챗봇 GPT 4도 많은 문제를 겪고 있다. 전작들과 마찬가지로 연구원들이 말하는 ‘환영’(그리고 우리가 말하는 ‘헛소리’)에 취약하며 정답을 모를 때 지어낸다. 하지만 최소한 확실한 사실은 마이크로소프트가 과거와 사뭇 다른 입지를 점유했으며, 기술 세계에서 추앙받고 있다는 것이다. * Preston Gralla는 컴퓨터월드 외부 편집자이자 45권의 서적을 집필한 저술가다. ciokr@idg.co.kr
이더넷의 공동 창시자 밥 맷칼프가 이더넷의 성장사를 회고하는 한편, AI부터 지열 발전에 이르는 다양한 기술에 대해 논했다. ⓒACM 이더넷을 발명하고 상용화한 공로를 인정받아 컴퓨팅 기계 협회로부터 A.M. 튜링상을 수상한 밥 멧칼프의 반응은 "매우 기쁘다”였다. 수상 소식은 3월 22일 전해졌으며, 6월 10일 샌프란시스코에서 열리는
“머지않아 치킨집에서도 데이터를 분석하고 활용하는 시대가 올 것이라고 생각합니다. 즉, 모든 규모의 오프라인 매장이 더 이상 제품만 판매하는 게 아니라 데이터를 수집하고 차별화된 초개인화 경험을 제공하는 곳으로 완전히 개편될 것입니다.” 트리플렛의 신동화 대표 ⓒTriplet 트리플렛(Triplet)은 인공지능 기반의 영상 분석 기술과 빅
IT 분야에서 영원한 것은 없다. 조직 구조 또한 마찬가지다. IT 인프라처럼 IT 운영, 워크플로우 및 팀 구성을 재정비해야 할 시점이 오기 마련이다. 안타깝게도 대규모 조직 개편을 위한 시기를 알아내기란 비트와 바이트가 수명을 다한 시기를 알아내는 것보다 더 어렵고 복잡하다. 조직의 IT 구조가 유효할까? 위험 신호를 확인해본다.
나날이 고도화되는 사이버 공격, 비즈니스의 디지털화, 그리고 각종 정보보안 요건을 규정한 정보통신망법 등의 요인으로 인해 정보보호를 총괄하는 임원의 존재가 어느덧 익숙해졌다. 영리를 목적으로 비즈니스를 정보를 제공하거나 정보의 제공을 매개하는 조직 대다수에는 이제 정보보호 최고 임원인 CISO를 비롯해 개인정보 보호를 총괄하는 CPO(Chief Privac
작년 11월부터 세상을 뜨겁게 달군 생성 AI의 돌풍에 이어 최근에는 환각 현상(hallucination)에 대한 지적과 우려가 나오고 있다. 특히 챗GPT는 답변의 출처를 아예 밝히지 않는다. 그 와중 개인 정보 보호를 우선으로 하는 미국의 검색엔진 덕덕고(DuckDuckGo)가 환각 현상을 줄이기 위해 오직 위키피디아의 정보를 출처로 삼아 답변을 생성하
생활용품 다국적 기업인 유니레버(Unilever)는 신경망을 사용한 AI 도구를 활용해 고객 메시지에 응답하고 제품 정보를 생성하고 있다. 여기에 음식물 쓰레기를 최소화하는 레시피를 AI로 파악해 고객에게 알려주고 있다. ⓒ 유니레버 지난 몇 년 동안 소비자 패키지 상품(Consumer Packaged Goods, CPG) 기업
IT 분야의 정리해고에 대한 기사가 연이어 등장하고 있다. 그러나 이러한 보도에는 오해의 소지가 있을 수 있다. 몇몇 거대 기술 기업이 직원을 줄이고 있을 수 있지만, 시장 상황을 대변하는 것은 아니다. 오히려 채용 공고가 더 많은 것이 현실이다. Image Credit : Getty Images Bank 미국의 경우 기술직 일자리 시장
요즘 수많은 기업이 AI 물결에 올라타고자 안달이다. 그러나 기업용 네트워크 분야의 분위기는 조금 다르다. 이미 수년 전부터 AI 기반 네트워크 모니터링 및 관리 도구의 비중이 커지고 있지만, 네트워크 전문가들은 안정성이 가장 중요한 네트워크의 고삐를 완전히 AI에게 넘기는 것을 꺼린다. AI 물결에 이미 올라탄 네트워크 분야의 IT 리더들은 네트워크 분야
셔터스톡(Shutterstock)의 IT 리더들은 회사의 클라우드 포워드(cloud-forward) 문화 덕분에 최신 클라우드 기술을 바로바로 도입한다고 말한다. 여기에는 최근 급부상한 생성 AI도 포함된다. ⓒGetty Images Bank 전 세계에서 가장 많이 쓰이는 스톡 이미지 업체 셔터스톡(Shutterstock)는 생
다음 3곳의 스포츠 조직은 경기장에 애널리틱스를 적용하여 지속가능성 이니셔티브 지원과 운영 모니터링, 고객 경험 및 보안 향상을 도모하고 있다. 오늘날 스포츠 팬들이 경기를 관람하는 방식은 그 어느 때보다 다양하다. 경기장에서 실시간으로 즐기는 전통적인 방식 이외에도 TV, 스트리밍 서비스는 물론 SNS 상의 하이라이트도 있다. 하지만 이는 현
같은 데이터 침해 사건이라도 어떻게 대응하느냐에 따라 다르다. 차이는 실수를 인정하고 재빨리 움직이느냐, 아니면 실수를 부인하고 어물쩍 대처하느냐에 있다. ⓒGetty Images Bank 원칙적으로 따지자면 모든 기업은 데이터 침해를 대비해 보안 조치를 마련해놓아야 한다. 침해 사건이 발생했을 때 대응 방안에 대한 상세한 계획
지난 10년에 걸쳐 애플리케이션과 데이터를 클라우드로 이전했다. 그러나 종종 결과가 기대에 미치지 못했다. 일부 기업들이 적어도 부분적으로는 리버스 마이그레이션을 고려하는 배경이다. 그러나 성급한 클라우드 송환 결정은 성급한 클라우드 이전만큼이나 위험할 수 있다. Image Credit : Getty Images Bank 오늘날 IT 리더
이미 IaaS 및 PaaS 사용자의 98%가 멀티클라우드 환경에 속해 있다. 그러나 멀티클라우드 전략은 제각각이다. 오늘날 기업들의 멀티클라우드 현황을 조사한 보고서를 451 리서치가 발간했다. 이탈리아의 보험사 리앨 그룹(Reale Group)은 낯선 현실을 직시했다. 4개의 클라우드 서비스가 전체 워크로드의 약 15%를 담당하고 있지만, 이들을 관리하
얼마 전 IT월드 사이트에 ‘"대기업의 약속을 모두 믿지 마라" 2년만에 메타버스 버리고 AI 품은 마이크로소프트’라는 기사가 게재됐다. 기사의 요지는 얼마전까지 메타버스가 IT의 미래라고 강력하게 주장하던 마이크로소프트가 챗GPT의 등장 이후 메타버스를 폐기하고 인공지능으로 갈아탔다는 이야기다. 사실 2020년 무렵 메타버스 열풍의 확산은 좀 뜬금없는
“‘적당히, 대충, 어림잡아 한 주먹’이라는 표현이 허다했습니다.” 이게 대체 무슨 말일까? 부산 빵지순례에서 꼭 가봐야 할 빵집으로 꼽히는 겐츠베이커리 정호연 대표가 불과 몇 년 전 직면했던 현실의 민낯이었다. “제과제빵 배합표가 있긴 했지만 사실상 모든 공정이 정확한 데이터로 기록되지 않은 채 주먹구구식으로 이뤄지고 있었습니다. 거의 모든
미국의 점점 더 많은 기업(그리고 기관)이 대학 학위를 뒤로 하고 경력, 자격증, 평가, 추천 등을 강조하는 역량 기반의 채용 접근법을 취하고 있다. 맥킨지앤컴퍼니에 따르면 보잉, 월마트, IBM을 비롯한 여러 대기업이 리워크 아메리카 얼라이언스(Rework America Alliance), 비즈니스 라운드테이블(Business Roundtab
스마트 팩토리, 4차 산업혁명이라는 말이 나온 지도 수년이 흘렀다. 하지만 스마트 팩토리는 많은 제조업체에 ‘그림의 떡’이다. 중소기업기술정보진흥원 부설 스마트제조혁신추진단에 따르면 2023년 현재 기준 제조업체 74.7%가 스마트공장 기초단계에 머물러있다. 여기서 기초 단계란 생산 실적 정보를 자동 집계하거나, 자재 흐름을 실시간으로 파악할 수
웬디 M. 파이퍼는 고프로(GoPro), 야후(Yahoo), 시스코 시스템즈(Cisco Systems), 로버트 하프(Rober Half)에서 기술팀을 이끌었으며, 현재는 뉴타닉스 SVP 및 CIO로 일하고 있다. 그는 “모든 사람이 같은 장소와 시간에 있으리라 기대할 수 없는 시대에 진입했다. 그렇다면 이렇게 변화된 근무 방식에 [IT는] 어
“머지않아 치킨집에서도 데이터를 분석하고 활용하는 시대가 올 것이라고 생각합니다. 즉, 모든 규모의 오프라인 매장이 더 이상 제품만 판매하는 게 아니라 데이터를 수집하고 차별화된 초개인화 경험을 제공하는 곳으로 완전히 개편될 것입니다.” 트리플렛(Triplet)은 인공지능 기반의 영상 분석 기술과 빅데이터 분석 기술을 전문으로 하는 AI 스타트업이다. 트리플렛은 특히 오프라인 데이터에 잔뼈가 굵다. 위치 데이터와 날...
“‘적당히, 대충, 어림잡아 한 주먹’이라는 표현이 허다했습니다.” 이게 대체 무슨 말일까? 부산 빵지순례에서 꼭 가봐야 할 빵집으로 꼽히는 겐츠베이커리 정호연 대표가 불과 몇 년 전 직면했던 현실의 민낯이었다. “제과제빵 배합표가 있긴 했지만 사실상 모든 공정이 정확한 데이터로 기록되지 않은 채 주먹구구식으로 이뤄지고 있었습니다. 거의 모든 제과제빵 기술자가 ‘오랫동안 하면 잘 할 수 있다’라는 식으로 말했습니다. 즉, 숙련된 사...
CIO를 비롯한 IT 리더의 직무란 사실 막막하기 짝이 없다. 많게는 기업 총매출의 5% 이상에 이르는 고액의 예산을 집행하는 임원이자 화려한 이력을 대개 보유한 전문가지만 익숙한 영역에서 익숙한 업무만을 담당하기란 불가능에 가깝다. 숨가쁘게 변화하는 기술과 생태계 지형에 대응해야 하는 것은 물론, 기존의 업무와의 사뭇 거리가 멀었던 인력 문제나 문화, 심지어 지속가능성과 환경문제까지 고민해야 한다. 컴포트 존(Comfort Zone)에서 벗어...
“데이터 파편화가, 사일로화된 데이터가 문제라고들 합니다. 그러나 이를 해결한다는 시중의 솔루션 대다수는 결국 데이터를 A에서 B로 옮기거나 복사해 또 다른 사일로를 만들 뿐입니다. 여전히 데이터를 옮기고, ETL 시스템을 추가하는 어리석은 행동을 멈출 필요가 있습니다. 현대 기업에 요구되는 데이터 관리 프랙티스란 스토리지나 컴퓨팅 관리를 의미하지 않습니다.” 그랬다. 지난 10월 한국을 방문한 디노도 테크놀로지(Denodo Technolog...
최근 1~2년 동안 IT 분야에서는 유독 ‘비IT’ 용어가 자주 오르내렸다. 대퇴직을 비롯해 MZ 세대, 구인난, 유연 및 탄력 근무제, 직원 경험과 같은 HR 관련 용어들이 빈번이 사용됐다. 디지털 트랜스포메이션, 클라우드 트랜스포메이션, 데이터 트랜스포메이션 등으로 불리는 거대한 변화가 기업 IT 분야를 압박하는 가운데, 개발자를 비롯한 IT 전문가들의 영입과 유지가 어려워진 영향이 컸을 터다. 일정 부분 코로나19가 촉발시킨 이러한 변화는...
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